大数据区别于传统数据有哪些特征

大数据（big data）是指在传统数据处理应用软件难以处理的大量、高增长率和多样化的信息资产集合。大数据具有以下特征：

1. 数据量巨大：大数据通常包括海量的数据，这些数据可能来自于各种来源，如社交媒体、传感器、移动设备、互联网交易等。这些数据的规模之大，使得传统的数据处理工具和方法无法有效处理。

2. 数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括半结构化和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。这些不同类型的数据需要不同的处理方法。

3. 数据更新速度快：大数据中的数据往往以极快的速度产生和更新，例如社交媒体上的实时信息、金融交易的实时数据等。这要求大数据处理系统能够实时或近实时地处理数据。

4. 数据价值密度低：在大数据中，大部分数据的价值并不高，甚至可能是垃圾数据。如何从大量的低价值数据中提取有用的信息，是大数据处理面临的一个重要挑战。

5. 数据关联性复杂：大数据中的数据往往存在复杂的关联关系，如社交网络中的用户关系、商品销售数据中的购买行为等。这些关联关系的挖掘和分析对于理解数据背后的规律具有重要意义。

6. 数据存储需求大：由于大数据中的数据量巨大，传统的数据库管理系统往往无法满足其存储需求。因此，需要采用分布式存储、云计算等技术来应对大数据的存储问题。

7. 数据分析和挖掘难度大：大数据中的数据往往具有多样性、复杂性和动态性等特点，这使得数据分析和挖掘变得更加困难。需要采用机器学习、深度学习等人工智能技术来辅助分析和挖掘。

8. 数据安全和隐私问题突出：随着大数据技术的发展，数据安全和隐私保护成为越来越重要的问题。如何在保证数据安全的前提下合理利用数据，是大数据处理必须面对的问题。

9. 数据融合和整合需求：大数据时代，不同来源、不同格式的数据需要进行有效的融合和整合，以便进行统一的分析和决策。这要求大数据处理系统具有良好的数据融合和整合能力。

10. 数据可视化和可解释性要求高：由于大数据中的数据往往具有非线性、多维度等特点，如何将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告，以便决策者理解和使用，是大数据处理的重要任务。